图形处理器
本榜单文章由 CNPP榜单研究员226号 上传提供 2026-06-13 1、多线程,提供了多核并行计算的基础结构,且核心数非常多,可以支撑大量数据的并行计算。
2、拥有更高的访存速度。
3、更高的浮点运算能力。
因此,gpu比cpu更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。
gpu虽然在并行计算能力上尽显优势,但并不能单独工作,需要cpu的协同处理,对于神经网络模型的构建和数据流的传递还是在cpu上进行。同时存在功耗高,体积大的问题。
性能越高的gpu体积越大,功耗越高,价格也昂贵,对于一些小型设备、移动设备来说将无法使用。